李萌  

李萌,博士,副教授,硕士生导师

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个人简介:

20187月,于北京工业大学信息学部(原电子信息与控制工程学院)获工学博士学位。在读期间,受国家留学基金委资助,于20159月至20169月作为联合培养博士生赴加拿大Carleton University公派留学访问,师从加拿大工程院院士、加拿大工程研究院院士、IEEE Fellow F. Richard Yu教授。20187月至20209月,在北京工业大学计算机科学与技术博士后流动站从事师资博士后科研工作,合作导师中国工程院院士刘韵洁教授。20187月至今,在北京工业大学信息学部从事教学与科研工作,是智慧无线通信网络技术研究所(张延华教授任负责人)的核心成员。

联系方式:

Email: limeng720@bjut.edu.cn

办公地点:北京工业大学科学楼822

研究方向:

无线通信网络、工业互联网与M2M通信、区块链技术、边缘智能计算与缓存、网络资源智能优化管理等。

招生学科:

信息与通信工程(学硕)、电子信息/电子与通信工程(专硕)

主讲课程:

通信网络基础(本科生专业基础课)、信号处理与MATLAB(本科生专业选修课)、Communication Network(外籍研究生选修课)

主持的科研项目:

[1].   国家自然科学基金青年项目,具有边缘缓存与计算特性的新型工业互联网关键方法研究(批准号:61901011

[2].   中国博士后科学基金第64批面上项目,移动边缘计算在工业互联网中的关键技术研究(批准号:2018M640032

[3].   北京市教育委员会科技计划一般项目,工业互联网中数据可信与资源智能调度的协同优化(批准号:KM202110005021

[4].   北京市博士后科研活动经费资助,工业互联网中的网络、缓存与计算资源协同优化研究(批准号:ZZ2019-73

[5].   北京市朝阳区博士后科研活动经费资助,工业互联网中资源协同调度最优算法研究(批准号:2019ZZ-4

[6].   北京工业大学基础研究基金,受控工业互联网系统的协同设计与关键技术研究

主要参与的科研项目:

[1].   国家自然科学基金面上项目:基于闭环反馈的软件定义移动全向ICN弹性管理技术研究(批准号:61671029

[2].   国家自然科学基金面上项目:受控无线网络系统的协同设计研究(批准号:61571021

[3].   国家自然科学基金面上项目:绿色无线通信网络的基础理论和方法研究(批准号:61372089

[4].   国家自然科学基金青年项目:基于雾架构的网络化协同控制研究(批准号:61701010

[5].   北京市自然科学基金面上项目:未来无线主动协作通信网络保障技术研究(批准号:4132019

获奖情况:

[1].   中国电子教育学会2018年度优秀博士学位论文提名奖,20194月。

[2].   博士研究生国家奖学金201710月。

[3].   博士研究生国家奖学金,201411月。

[4].   硕士研究生国家奖学金,201212月。

学术与社会工作:

Ÿ   IEEE Member、中国通信学会会员、中国计算机学会的会员、中国电子学会会员。

Ÿ   担任IEEE Wireless CommunicationsIEEE NetworkIEEE Journal on Selected Areas in CommunicationsIEEE Internet of Things JournalIEEE Transactions on Industrial InformaticsIEEE Transactions on Vehicular TechnologyIEEE Transactions on Mobile Computing等信息与通信领域国际顶级学术期刊审稿人。

Ÿ   担任IEEE GLOBECOMIEEE ICCIEEE WCNCIEEE 5G World Forum等国际旗舰学术会议的技术程序委员会(Technical Program Committee)委员。

代表性论文:

[1].   Xinyu Ye, Meng Li*, Pengbo Si, Ruizhe Yang, Enchang Sun, and Yanhua Zhang, “Blockchain and MEC-Assisted Billing Data Transmission and Authorization over Electric Vehicular Network: A Deep Reinforcement Learning Approach”, China Communications, vol. 18, no. 8, pp. 279-296, Aug. 2021. (JCR Q3)

[2].   Le Yang, Meng Li*, Pengbo Si, Ruizhe Yang, Enchang Sun, and Yanhua Zhang, “Energy-Efficient Resource Allocation for Blockchain-Enabled Industrial Internet of Things With Deep Reinforcement Learning”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 4, pp. 2318-2329, Feb. 2021. (JCR Q1)

[3].   Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si*, Ruizhe Yang, Zhuwei Wang, and Yanhua Zhang, “UAV-Assisted Data Transmission in Blockchain-Enabled M2M Communications with Mobile Edge Computing”, IEEE Network, vol. 34, no. 6, pp. 242-249, Nov./Dec. 2020. (JCR Q1)

[4].   Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si*, Wenjun Wu, and Yanhua Zhang, “Resource Optimization for Delay-Tolerant Data in Blockchain-Enabled IoT With Edge Computing: A Deep Reinforcement Learning Approach”, IEEE Internet of Things Journal, vol. 7, no. 10, pp. 9399-9412, Oct. 2020. (JCR Q1)

[5].   Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si*, and Yanhua Zhang, “Energy-efficient Machine-to-Machine (M2M) Communications in Virtualized Cellular Networks with Mobile Edge Computing (MEC)”, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 18, no.7, pp. 1541-1555, Jul. 2019. (JCR Q1)

[6].   Meng Li, Pengbo Si, and Yanhua Zhang*, “Delay-Tolerant Data Traffic to Software-Defined Vehicular Networks with Mobile Edge Computing in Smart City”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 67, no. 10, pp. 9073-9086, Oct. 2018. (JCR Q1)

[7].   Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si*, and Yanhua Zhang, “Green Machine-to-Machine Communications with Mobile Edge Computing and Wireless Network Virtualization”, IEEE Communications Magazine, vol. 56, no. 5, pp. 148-154, May 2018. (JCR Q1)

[8].   Meng Li, F. Richard Yu, Pengbo Si*, Enchang Sun, Yanhua Zhang, and Haipeng Yao, “Random Access and Virtual Resource Allocation in Software-defined Cellular Networks with Machine-to-Machine (M2M) Communications”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 7, pp. 6399-6414, Jul. 2017. (JCR Q1)

[9].   Meng Li, Pengbo Si*, Qian Zhang, Haipeng Yao, and Yanhua Zhang, “Energy-Efficient Mobile Cloud Gaming System Based on Stackelberg Game in Wireless Mobile Networks”, Ad Hoc & Sensor Wireless Networks, vol.36, no. 1-4, pp. 313-335, Jun. 2017 (JCR Q4)


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